科学区分设计对错——资料思维教你5步验证_还款

不管是在产品的成长初期探索方向，还是产品的成熟期商业化阶段，使用资料思维都可以帮助产品快速迭代，调整方向。

日常工作中，在产品原型设计阶段，很多时候产品经理和设计师评估设计方案，会存在隐忧：

这是因为设计师在处理设计方案的时候，大部分采用了使用者访谈，竞品分析，可用性测试甚至直觉经验判断等定性的方式，即使使用定量问卷，也无法直接询问“哪个方案更好？”这种使用者“容易说谎”的问题。这就使得设计方案的推导具有一定的主观性，在C端产品的设计中尤为容易遭受质疑。

体验设计要更“科学”，就要求设计师培养起资料意识，将体验设计当成一场“实验”，讲求从产品资料中发现问题，找到问题资讯，并最终验证方案的有效性。

不管是在产品的成长初期探索方向，还是产品的成熟期商业化阶段，使用资料思维都可以帮助产品快速迭代，调整方向。如何进行资料思维的方案设计呢，可以归类为一个框架：

图1 资料思维的框架

比如：微信信用卡还款是一个体量较大的成熟期产品，一方面使用者养成了固有习惯，不适合大刀阔斧的进行版本优化；另一方面，小的体验改动也不一定会带来资料的提升。

因此就对应了文章开头所说的隐忧，这个时候采用资料验证的方式来进行一些设计方案的判断，是比较合适的方法。

下面我将结合最近在做微信信用卡还款-分期还款改版的产品案例，按照上述框架，详细讲解一下进行版本A/B test和资料验证的过程。

（当然更大功能的迭代需要首先收集资料资讯，进行资料分析，结合定性方法，再进行上线测试资料验证，越谨慎科学越好。因为分期还款流程简单，因此着重关注改版资料验证。）

一、明确目标

对于设计方案来说，明确目标是第一步的。这个目标可能脱胎于产品大的方向，比如拉新、活跃、商业化等等，对应到具体的产品流程中，可能就是提升转化率，提升客单价，提升使用者粘性等等。

拿本次要改进的分期还款设计来说，分期还款既是一种为使用者提供的还信用卡的补充方式（使用者价值），又可以通过和银行合作获得分润（商业价值）。

分期的接入有一个过程，从2016年到现在，有一个银行递增的过程。功能搭建完成后，分润模式可以帮助我们明确分期方案的业务目标为：提升使用者分期笔数。（至于目标设定的道德伦理和诚实设计，是另一个话题了）

图2 分期还款银行不断接入

二、发掘问题/机会点

明确目标之后，需要对产品流程进行分析，进行指标的进一步拆分。看一下流程中哪些指标的提升有助于目标的实现，比如在分期流程中，提升使用者笔数可以拆分为：增加分期使用者的数量和点选使用者的转化率。也就是在流程中的第二、第三步是最容易完成目标的，缩小了问题的范围。

图3 分期流程图

理想的情况下，针对第二步和第三步可以有很多种方案，针对关键资讯进行排列组合直到找到最优解（如Google设计冲刺等方法可以提供帮助）。

但是在本次改版里，我们可以通过走查线上版本定位体验问题，提出改进假设。同时线上资料走查也为后续对比做准备。

图4 线上分期还款页面走查

走查后，通过定性分析和点选资料总结问题如下：

要提升的关键指标已经拆分：增加分期使用者的数量和点选使用者的转化率。

要解决的页面问题点也已经达成共识，此时就可以着手提供一个方案了——也可以称之为一个假设。

方案假设需要关注以下资讯：

（1）核心使用者群（使用者标签和分类）

在本次分期使用者中“核心使用者群”的提取不在此赘述，一是因为分期银行使用者包本身有一个区分；二是由于时间问题没有提取完整使用者画像，后续接入bi系统再进行仔细盘查。

（2）需要优化的变数

本方案中主要是对分期中使用者最关心的变数“期数和手续费”的展示进行了优化。

（3）方案要实现的目标是什么

也就是方案设计之初，我们想得到什么结果。上文中已经提到了，增加平台的商业收入，为此要提升分期还款的笔数。

（4）方案设计的依据是什么

在设计方案的时候，制定了设计原则，如下图：

图5 设计原则

设计原则是在第二步做问题定位的时候推汇出来的，作为后续方案产生的依据。

图6 界面元素规划

需要注意的是在A和B方案之间尽量控制变数，单一变数的差距越明显，结果越具有说服力；反之，多种变数导致的对比越模糊，结果就会越模糊，因为没有办法追溯到底是什么影响到了结果。

在本次分期还款改版中，我认为最需要对比的变数为：“分期期数和金额的对比”，它对使用者的转化有直接影响。因此在设计方案的改进中，也着重优化了这块内容。

（5）观察什么测试结果（测量结果对比）

在本方案中观察的结果对比是分期试算页面提交按钮的点选量，以及最后整个分期转化率的对比。

图7 方案改造前后对比

图8 试算、完成、账单记录全面优化

四、上线测试

在此次方案上线的过程中，我们将新旧版本作为A/B test同时线上上进行灰度测试，用以对比单一变数“分期期数和手续费”不同展示情况下，对使用者分期笔数的影响。

除了制定灰度策略，还需要控制A/B方案使用者包，限定测试时间，以保证在单位时间内，A/B方案的使用者质量、使用者浏览量基本一致，这样的资料才具有对比性。还要避免在后期拉取资料的时候出错，或者资料差距太大失去可比性。

本次前端小伙伴先上线了针对两家银行的白名单，然后制定了10%的灰度策略，全程监测无问题后逐步放量灰度直至各50%，灰度一周后进行了资料收集对比。

图9 上线的A/B test方案

五、结果分析

分期改版的结果如何呢？可以认为这是一个“成功”的改版，因为预期的结果（使用者点选和转化提升）得到了验证。同时因为是商业化专案，转化率的提升意味着实实在在的业务收入增加。

图10 界面资料提升和总的资料提升

关键结论：

同时进行了A/B方案的热力点选图对比：

图11 A/B 方案热力图对比

在热力图中可以看出：

资料验证设计，并不是说每个设计师都需要精通统计学，深入研究数学问题，而是尝试一开始用资料的思考方式来进行一个方案的目标设定、问题点分解、方案设计、上线验证。

可以称之为“以终为始”服务业务的一种方法。可以更好的帮助设计师与业务方沟通，证明设计的价值。

后续我也会更多的从已有资料的采集分析来进行设计推导，进行 更“科学”的设计。总结以下几点经验可以给后续复用：

（1）A/Btest 适用于测试单一元素变数

如文案、操作、图片的场景，较长流程需要进行拆分测试，以准确定位到影响元素，找到最佳组合。

（2）少量资料依然有效

即使短时间内只产生少量转化，仍然能很快确定使用者最喜欢哪个版本，同时要把控测试耗费时间、人力，不能滥用。

（3）成功元素具有可复用性

如使用A/B test找到为服务带来好的转化的表单或页面设计后，应该在后续复用，或进行升级。

（4）大大降低改版风险

在重大决策或意见分歧时，避免风险实现资源利用率的最大化。

最后

资料不是万能的，但是资料可以帮助我们。

我们发现一件事，增加你测量的东西的数量或者提升你测量的保真度，并不能带来确定性。因为它实际上并没有产生新的东西，来说明这个比那个好。它只是揭示了更深层次的复杂性，涉及到了更多的内容。然后它就变成了一种平衡。我们仍然需要有直觉，我们仍然需要判断什么是重要的，什么是不重要的。

——JonWiley，Google沉浸式设计总监

参考文献：

Becoming a data-aware designer——https://uxdesign.cc/becoming-a-data-aware-designer-1d7614ebc3ed

互金公司如何用资料验证产品设计？——http://www.woshipm.com/data-analysis/602540.html

作者： saraqiao，公众号：腾讯FiTdesign（ID：FiTdesign2017）

本文来源于人人都是产品经理合作媒体@ 腾讯FITdesign，作者@ saraqiao

题图来自Unsplash，基于CC0协议